7 Tips Rahasia Cara Bikin Portfolio Data Science!

Tidak bisa dipungkiri bahwa saat ini dunia data science sedang sangat booming! Profesi yang dulunya hanya dikenal di bidang teknologi kini menjadi primadona di berbagai industri. Tidak heran, perusahaan besar seperti Google, Amazon, hingga unicorn lokal berlomba-lomba mencari talenta data terbaik.

Namun, melamar sebagai data scientist bukan hanya soal CV yang rapi. Portfolio menjadi kunci utama untuk menunjukkan keahlian nyata kamu. Ibarat pameran seni, portfolio adalah etalase hasil karya kamu di bidang data science, mulai dari coding, analisis, hingga visualisasi. Jadi, bagaimana cara membuat portofolio yang memikat HR dan hiring manager?

Yuk, simak 7 tips rahasia berikut ini, dan siap-siap untuk membawa karier kamu naik ke level yang lebih cemerlang!

1. Pilih Proyek yang Relevan dan Berdampak

Pertama-tama, pastikan proyek yang kamu dimasukkan ke dalam portfolio relevan dengan kebutuhan industri atau perusahaan yang diincar. Jangan hanya memilih proyek karena terlihat keren, tapi pastikan proyek tersebut menunjukkan keahlian yang diinginkan oleh perusahaan besar.

Misalnya, jika kamu melamar ke perusahaan e-commerce, pilih proyek seperti analisis prediksi churn pelanggan atau rekomendasi produk menggunakan machine learning. Proyek-proyek seperti ini tidak hanya menunjukkan kemampuan teknis, tetapi juga memberikan nilai tambah bagi bisnis.

Tips tambahan yang bisa kamu terapkan adalah dengan mencoba melakukan riset tentang perusahaan tersebut. Apakah mereka fokus pada optimalisasi logistik, pemasaran, atau analisis perilaku pelanggan? Sesuaikan proyek kamu dengan kebutuhan mereka. Ini akan menunjukkan bahwa kamu benar-benar memahami industri yang ingin kamu coba.

2. Tampilkan Data Visualisasi yang Memukau

Visualisasi adalah cara terbaik untuk menyampaikan insight dari data. Bahkan analisis yang paling rumit sekalipun akan lebih mudah dipahami jika kamu menyajikannya dengan visualisasi yang jelas dan menarik.

Gunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau library Python seperti Matplotlib dan Seaborn untuk membuat grafik berkualitas tinggi. Misalnya, jika kamu sedang mempresentasikan analisis sentimen dari media sosial, cobalah gunakan word cloud untuk menggambarkan kata-kata paling sering muncul, atau heatmap untuk menunjukkan korelasi antar variabel.

Selain itu, pastikan visualisasi kamu tidak berlebihan. Fokuslah pada insight yang ingin disampaikan. Visualisasi yang rapi dan profesional akan meninggalkan kesan bahwa kamu tidak hanya teknis, tetapi juga mampu menjelaskan hasil dengan cara yang mudah dimengerti.

Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

3. Buatlah Notebook yang Rapi dan Mudah Dipahami

Bayangkan seorang recruiter membuka notebook kamu dan hanya menemukan kode tanpa konteks pasti membingungkan, bukan? Inilah sebabnya mengapa notebook yang rapi sangat penting.

Gunakan Jupyter Notebook atau platform serupa untuk menyusun proyek kamu. Tulis langkah-langkah kamu secara rinci, mulai dari penjelasan masalah, eksplorasi data, hingga model yang kamu gunakan. Jangan lupa tambahkan komentar di dalam kode kamu untuk menjelaskan setiap fungsi.

Jangan lupa untuk mengunggah proyek kamu di platform seperti GitHub atau GitLab. Tambahkan file README yang menarik untuk memberikan gambaran umum tentang proyek kamu. Contohnya “Dalam proyek ini, saya membuat model machine learning untuk memprediksi churn pelanggan dengan akurasi 90%. Proyek ini menggunakan Python, Scikit-learn, dan data dari XYZ.”

3. Perlihatkan Soft Skills melalui Cerita

Portfolio bukan hanya soal kode dan angka, tetapi juga bagaimana kamu menyampaikan proses berpikir kamu. Gunakan storytelling untuk menambahkan dimensi humanis pada proyek kamu.

Contohnya, ceritakan bagaimana kamu mengatasi tantangan seperti data yang hilang atau model yang tidak akurat. Jelaskan langkah-langkah yang kamu ambil untuk memperbaiki masalah tersebut, dan bagaimana hasilnya berdampak pada proyek secara keseluruhan.

Storytelling ini akan membantu perusahaan melihat kamu sebagai seorang problem solver, bukan hanya seorang teknisi. Contoh narasi yang bisa dibuat “Saat mengerjakan proyek analisis e-commerce, saya menemukan bahwa 20% data pelanggan hilang. Setelah mencoba berbagai teknik, saya berhasil meng-imputasi data tersebut menggunakan metode XYZ, yang meningkatkan akurasi model hingga 15%.”

4. Fokus pada Impact Bisnis

Perusahaan besar tidak hanya peduli pada kemampuan teknis kamu, tetapi juga dampak nyata yang bisa kamu berikan pada bisnis mereka. Oleh karena itu, setiap proyek dalam portfolio kamu harus menunjukkan impact.

Misalnya, jika kamu membuat model prediksi, jangan hanya menyebutkan akurasi model. Tunjukkan bagaimana prediksi tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya, atau mempercepat proses.

Contohnya “Model prediksi churn pelanggan ini membantu mengidentifikasi pelanggan yang berisiko berhenti berlangganan. Dengan memberikan penawaran khusus pada kelompok ini, perusahaan dapat meningkatkan retention rate hingga 10%.” Angka-angka seperti ini menunjukkan bahwa kamu memahami kebutuhan bisnis dan dapat memberikan solusi yang relevan.

Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

5. Bangun Personal Branding dengan Blog atau Media Sosial

Portfolio bukan hanya sekadar kumpulan proyek, tetapi juga representasi diri kamu. Salah satu cara untuk memperkuat citra profesional kamu adalah dengan menulis blog atau berbagi insight di media sosial seperti LinkedIn.

Tuliskan artikel singkat tentang proyek yang kamu kerjakan, proses berpikir kamu, atau tantangan yang dihadapi. Sehingga kamu tidak perlu menjadi penulis ahli, cukup tuliskan pengalaman kamu dengan gaya yang jujur dan mudah dimengerti.

Tips tambahan yang juga bisa kamu coba adalah dengan membagikan proyek kamu di LinkedIn dengan deskripsi yang menarik. Contohnya “Saya baru saja menyelesaikan proyek analisis sentimen untuk brand fashion. Proyek ini membantu brand memahami opini pelanggan mereka di media sosial. Baca detailnya di sini!”

6. Berani Berinovasi dengan Dataset Unik

Perusahaan besar sering kali terkesan dengan ide-ide kreatif. Salah satu cara untuk menunjukkan sisi inovatif kamu adalah dengan menggunakan dataset yang tidak biasa.

Sebagai contoh, kamu bisa menggunakan data dari Spotify API untuk menganalisis tren musik, atau data dari platform e-sports untuk memprediksi kemenangan tim. Dataset unik seperti ini menunjukkan bahwa kamu bisa berpikir out-of-the-box dan tidak takut untuk bereksperimen.

Namun, pastikan inovasi ini tetap relevan dengan kebutuhan industri. Jika kamu melamar ke perusahaan retail, pilih dataset yang berkaitan dengan perilaku konsumen atau penjualan. Kreativitas tanpa relevansi mungkin kurang menarik bagi perekrut.

Membuat portfolio data science yang memikat memang membutuhkan usaha, tetapi hasilnya sepadan. Dengan portofolio yang terstruktur, relevan, dan menarik, kamu tidak hanya menunjukkan keahlian teknis kamu tetapi juga memberikan kesan bahwa kamu adalah seorang profesional yang siap memberikan solusi nyata.

Gimana? Kamu tertarik untuk menjadi profesional dalam bidang data science di era yang serba canggih ini, serta mengembangkan portofolio data yang outstanding untuk meraih karir cemerlang? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari